Agreement between measured and self‐reported physiological strain in males and females during simulated occupational heat stress
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Monitoring physiological strain is recommended to safeguard workers during heat exposure, but is logistically challenging. The perceptual strain index (PeSI) is a subjective estimate thought to reflect the physiological strain index (PSI) that requires no physiological monitoring. However, sex is known to influence perceptions of heat stress, potentially limiting the utility of the PeSI. OBJECTIVES: The objective of this study was to assess whether sex modifies the relationship between PeSI and PSI. METHODS: ) for 180 min or until termination (volitional fatigue, rectal temperature ≥39.5°C) in 16°C, 24°C, 28°C, and 32°C wet-bulb globe temperatures. Rectal temperature and heart rate were recorded to calculate PSI (0-10 scale). Rating of perceived exertion and thermal sensation were recorded to calculate PeSI (0-10 scale). Relationships between PSI and PeSI were evaluated via linear mixed models. Mean bias (95% limits of agreement [LoA]) between PSI and PeSI was assessed via Bland-Altman analysis. Mean absolute error between measures was calculated by summing absolute errors between the PeSI and the PSI and dividing by the sample size. FINDINGS: PSI increased with PeSI (p < 0.01) but the slope of this relation was not different between males and females (p = 0.83). Mean bias between PSI and PeSI was small (-0.4 points), but the 95% LoA (-3.5 to 2.7 points) and mean absolute error were wide (1.3 points). IMPACT: Our findings indicate that sex does not appreciably impact the agreement between the PeSI and PSI during simulated occupational heat stress. The PeSI is not a suitable surrogate for the PSI in either male or female workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».